지금으로부터 10년 전만 해도, python 외에 수학적 계산이나 데이터 분석을 위해 MATLAB 등의 상용 도구나 C, Java 등 기존에 널리 쓰여진 언어를 많이 사용했습니다. 하지만 이런 도구들은 몇 가지 불편한 점이 있었습니다. MATLAB은 강력한 수치 계산 기능을 제공하지만, Python처럼 범용 프로그래밍이 가능하지 않으며, 다른 시스템과의 연동이 어려운 면이 있었습니다. (물론 유료 소프트웨어 인것도 한몫) 아울러, C, Java 등의 기존 언어는 초심자의 관점에서 진입 장벽이 상대적으로 높은 점과, 같은 기능을 구현하기 위해 상대적으로 많은 코드를 작성해야 하는 문제가 있었습니다. 단적으로 Python에서는 단 한 줄로 해결할 수 있는 코드가 다른 언어에서는 여러 줄에 걸쳐 작성해야 하는 경우가 많았습니다.
이러한 이유로, 보다 간결하고 직관적인 Python을 활용하고자 하는 needs가 늘어났고, 이를 위해 데이터 과학, 수치 해석 및 과학 계산 분야에서 Numpy (Numerical Python), SciPy (Scientific Python라는 python 기반 module이 탄생되고 발전하였으며, 많은 사람들이 널리 이용하게 되었습니다.
이 책은 Numpy, SciPy 각각에 대해 실무에서 자주 쓰이는 핵심적인 내용 위주로 정리하였으며, 이를 통해 과학 계산, 데이터 분석 관련 업무나 학업을 하시면서 필요한 내용이 있을 때 빠르게 찾고, 예시 코드도 쉽게 참조할 수 있도록 설계하였습니다. 초보자는 물론, 이미 활용 중인 개발자와 연구자들도 보다 효율적으로 라이브러리를 활용할 수 있도록 다양한 예제를 수록하였습니다.
